<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um zwei Datenrahmen in R basierend auf mehreren Spalten zusammenzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben die folgenden zwei Datenrahmen in R:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass beide Datenrahmen die Spalte \u201eplayerID\u201c<\/strong> gemeinsam nutzen, die Teamspalten jedoch in jedem Datenrahmen unterschiedliche Namen haben:<\/span><\/p>\n Um diese Datenrahmen basierend auf den Spalten \u201eplayerID\u201c und \u201eteam\u201c zusammenzuf\u00fchren, m\u00fcssen wir die Argumente \u201eby.x<\/strong> \u201c und \u201e by.y\u201c<\/strong> verwenden.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen den folgenden Code verwenden, um diese Zusammenf\u00fchrung durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Der endg\u00fcltige zusammengef\u00fchrte Datenrahmen enth\u00e4lt Daten f\u00fcr alle vier Spieler, die zu den urspr\u00fcnglichen beiden Datenrahmen geh\u00f6ren.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere g\u00e4ngige Datenrahmenfunktionen in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie eine Linksverkn\u00fcpfung in R durch<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um zwei Datenrahmen in R basierend auf mehreren Spalten zusammenzuf\u00fchren: merge(df1, df2, by. x =c(‚ col1 ‚, ‚ col2 ‚), by. y =c(‚ col1 ‚, ‚ col2 ‚)) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. Beispiel: Datenbl\u00f6cke \u00fcber mehrere Spalten hinweg zusammenf\u00fchren Angenommen, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n merge(df1, df2, by. x<\/span> =c(' col1<\/span> ', ' col2<\/span> '), by. y<\/span> =c(' col1<\/span> ', ' col2<\/span> '))\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel: Datenbl\u00f6cke \u00fcber mehrere Spalten hinweg zusammenf\u00fchren<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define data frames<\/span>\ndf1 = data. frame<\/span> (playerID=c(1, 2, 3, 4, 5, 6),\n team=c('A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'),\n dots=c(19, 22, 25, 29, 34, 39))\n\ndf2 = data. frame<\/span> (playerID=c(1, 2, 3, 4),\n tm=c('A', 'B', 'B', 'B'),\n rebounds=c(7, 8, 8, 14))\n\n#view first data frame<\/span>\ndf1\n\n playerID team points\n1 1 A 19\n2 2 B 22\n3 3 B 25\n4 4 B 29\n5 5 C 34\n6 6 C 39\n\n#view second data frame\n<\/span>df2 \n\n playerID tm rebounds\n1 1 To 7\n2 2 B 8\n3 3 B 8\n4 4 B 14<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
#merge two data frames<\/span>\nmerged = merge(df1, df2, by. x<\/span> =c(' playerID<\/span> ', ' team<\/span> '), by. y<\/span> =c(' playerID<\/span> ', ' tm<\/span> '))\n\n#view merged data frame\n<\/span>merged\n\n playerID team points rebounds\n1 1 A 19 7\n2 2 B 22 8\n3 3 B 25 8\n4 4 B 29 14<\/span>\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So f\u00fchren Sie einen VLOOKUP in R durch<\/a>
So f\u00fcgen Sie Zeilen zum Datenrahmen in R hinzu<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"